《面向位置服務的不確定性RFID時空信息查詢技術的研究》是依託東北大學，由張天成擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向位置服務的不確定性RFID時空信息查詢技術的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張天成
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨著物聯網等技術的發展，作為關鍵的支撐技術之一，RFID受到國內外學術界和產業界的廣泛關注。位置服務是RFID技術最有價值的套用之一，具有廣闊的套用前景，但RFID本身並不是一種精確的定位設備，由於射頻干擾、對象移動以及監控場景等原因，形成了大量不確定性時空信息流；同時，RFID空間中基於位置服務的要求日益複雜和多樣化，使得RFID時空查詢面臨許多新的挑戰。目前針對不確定性RFID時空信息建模、時空查詢與最佳化技術的研究較為缺乏。本課題結合RFID數據的特點，面向深層次的RFID位置服務，深入研究RFID時空信息的綜合查詢技術，主要包括：不確定性RFID時空信息建模，移動對象軌跡查詢、軌跡分析、k-NN查詢、監控對象動態小組查詢和空間包含關係查詢，並結合以上技術，實現一個不確定性RFID時空查詢原型系統。該成果將對RFID空間內的位置服務提供有效的技術支持。
結題摘要
無線射頻識別技術（Radio Frequency Identification，簡稱RFID）在醫療、交通、安全等方面有著廣泛的套用。本項目分析了RFID數據的特點，著重研究了RFID 時空信息模型及時空查詢最佳化技術。本項目主要研究內容及成果包括：（1）面向不確定源數據和異構時空的模型研究，①多模態感知數據，對數據從三個維度進行評價並根據任意精度選擇數據源；②平滑性敏感的近似曲線精度恢復技術，利用energy-efficient算法，使獲取的數據與實際的偏差最小；③基於嶺回歸的數據填補技術，算法在考慮數據相關性的同時，解決了ELM前饋神經網路中存在的復共線性問題；④海量RFID數據的存儲與索引技術，採用基於包含關係和複合哈弗曼編碼技術，對數據進行二次壓縮和存儲。（2）移動模式發現和軌跡查詢，①提出基於ELM分類的軌跡分析方法；②移動對象軌跡模式挖據，判斷不同的周期序列模式，形成具有參考意義的聯通序列模式；③RFID流數據的模式挖掘，針對RFID流數據提出序列矩陣和頻繁序列樹的挖掘方法；④RFID序列數據的頻繁模式挖掘，提出基於異常模式挖掘的早期預測機制（3）面向複雜空間的RFID K-NN查詢，①面向時間不確定的事件流K-NN查詢技術，基於原子事件發生時間不確定的特性，提出高效的時間不確定事件流嵌套查詢的處理方法和快取算法；②移動對象密度查詢技術，提出基於隱Markov模型對對象進行預測，並進行密度統計。（4）RFID動態小組查詢和空間包含關係查詢，①基於非精確數據的包含關係查詢，提出了THS-TVGPMI_INFER算法，並將點互信息創新性地套用到包含關係查詢中。②基於RFID的對象關係識別技術，利用SMRUF算法對RFID對象數據進行清洗，並進一步採用SPIRE算法解決RFID小組關係識別問題。（5）原型系統，①實現了一個支持軌跡分析的RFID仿真系統，解決了RFID設備的仿真部署和仿真實驗問題；②以快遞行業為背景實現了一個基於RFID技術的快遞分揀系統。（6）此外我們還在基於位置服務的好友推薦技術，駕駛員疲勞檢測技術以及社交網路中個性化區域推薦技術等方向做了一些探索研究。上述研究成果，我們發表了14篇學術論文，申請發明專利1項。參與國內外的學術交流，培養了20多名研究生。希望這些成果為今後的實際套用推廣奠定堅實的基礎。
